Conditionally Consistent Estimators Using Only Probabilities of Selection in Complex Sample Surveys
复杂调查抽样中仅利用入样概率的条件一致估计量AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要核心为调查抽样设计与总体均值估计，纵向调查示例不足以认定为面板数据方法。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
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复杂调查抽样中仅利用入样概率的条件一致估计量
- 研究问题
- 在复杂调查抽样中，能否只利用入样概率及其函数建立预测回归，替代传统概率加权方法估计有限总体均值？
- 方法与思路
- 作者将入样概率的函数作为预测回归协变量，依据响应给定入样概率的条件方差构造方差估计，并概述整群抽样扩展。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出概率加权估计的预测回归替代方案与相应方差估计，讨论整群设计扩展，并给出教育纵向调查的应用例子。
- 阅读关注点
- 应核对条件一致性的确切含义和前提、入样概率函数的选择、条件方差模型，以及整群设计中的依赖如何处理。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；题名提及条件一致性，但摘要未给出具体条件，也未量化比较表现或刊本变化。
原文摘要
Predictive regression estimators using functions of the probability of selection π i , as covariates are studied as an alternative to classical p-weighting estimators for the finite population mean in complex sample surveys. Variance estimators are developed based on the relationship var(y i | π i ), where y, is the response and π i is the probability of selection. Extensions to cluster sample designs are outlined, and an example is given from the National Educational Longitudinal Survey of 1988.